Streamlit アプリを marimo に変換する

marimo ノートブックの一般的な規約（セル構造、PEP 723 メタデータ、出力レンダリング、marimo check、変数命名など）については、marimo-notebook スキルを参照してください。このスキルは、Streamlit の概念を marimo の同等品にマッピングすることに特化しています。

ステップ

1. Streamlit アプリを読む - ウィジェット、レイアウト、状態管理を理解します。

2. 新しい marimo ノートブックを作成する - marimo-notebook スキルの規約に従います。Streamlit アプリが使用するすべての依存関係（pandas、plotly、altair など）を追加します。ただし、streamlit を marimo で置き換えます。元のファイルを上書きしないでください。

3. Streamlit コンポーネントを marimo の同等品にマッピングする - 以下の参照表を使用します。主な原則：

   • UI 要素は変数に割り当てられ、その現在の値は .value 経由でアクセスされます。
   • UI 要素を参照するセルは、ユーザーがそれと相互作用するときに自動的に再実行されます。コールバックは不要です。

4. 実行モデル、状態、キャッシングの概念的な違いを処理する（以下を参照）。

5. 結果に対して uvx marimo check を実行する - 問題を修正します。

ウィジェット マッピング リファレンス

入力ウィジェット

Streamlit	marimo	備考
st.slider()	mo.ui.slider()
st.select_slider()	mo.ui.slider(steps=[...])	steps 経由で離散値を渡す
st.text_input()	mo.ui.text()
st.text_area()	mo.ui.text_area()
st.number_input()	mo.ui.number()
st.checkbox()	mo.ui.checkbox()
st.toggle()	mo.ui.switch()
st.radio()	mo.ui.radio()
st.selectbox()	mo.ui.dropdown()
st.multiselect()	mo.ui.multiselect()
st.date_input()	mo.ui.date()
st.time_input()	mo.ui.text()	専用の時刻ウィジェットなし
st.file_uploader()	mo.ui.file()	バイト列を読むには .contents() を使用
st.color_picker()	mo.ui.text(value="#000000")	専用のカラーピッカーなし
st.button()	mo.ui.button() または mo.ui.run_button()	負荷が高い計算をトリガーするには run_button を使用
st.download_button()	mo.download()	ダウンロード リンク要素を返す
st.form() + st.form_submit_button()	mo.ui.form(element)	任意の要素をラップして、その値が送信時のみ更新されるようにする

表示要素

Streamlit	marimo	備考
st.write()	mo.md() または最後の式
st.markdown()	mo.md()	f-strings をサポート：mo.md(f"Value: {x.value}")
st.latex()	mo.md(r"$...$")	marimo は KaTeX を使用。references/latex.md を参照
st.code()	mo.md("```python\n...\n```")
st.dataframe()	df（最後の式）	DataFrame は marimo の対話型ウィジェットとしてネイティブにレンダリング。コード不要な変換が必要な場合のみ mo.ui.dataframe(df) を使用
st.table()	df（最後の式）	行選択が必要な場合は mo.ui.table(df) を使用
st.metric()	mo.stat()
st.json()	mo.json() または mo.tree()	mo.tree() は対話型の折りたたみ可能なビュー用
st.image()	mo.image()
st.audio()	mo.audio()
st.video()	mo.video()

チャート

Streamlit	marimo	備考
st.plotly_chart(fig)	fig（最後の式）	選択用には mo.ui.plotly(fig) を使用
st.altair_chart(chart)	chart（最後の式）	選択用には mo.ui.altair_chart(chart) を使用
st.pyplot(fig)	fig（最後の式）	対話型の matplotlib には mo.ui.matplotlib(fig) を使用

レイアウト

Streamlit	marimo	備考
st.sidebar	mo.sidebar([...])	要素のリストを渡す
st.columns()	mo.hstack([...])	列の比率には widths=[...] を使用
st.tabs()	mo.ui.tabs({...})	{"Tab Name": content} の辞書
st.expander()	mo.accordion({...})	{"Title": content} の辞書
st.container()	mo.vstack([...])
st.empty()	mo.output.replace()
st.progress()	mo.status.progress_bar()
st.spinner()	mo.status.spinner()	コンテキスト マネージャー

主な概念的な違い

実行モデル

Streamlit はスクリプト全体をトップダウンで再実行します。Marimo はリアクティブなセル DAG を使用します。変更された変数に依存するセルのみが再実行されます。

• st.rerun() は不要です。リアクティビティは自動的です。
• st.stop() は不要です。下流のセルが自然に上流の値に依存するようにセルを構造化します。

状態管理

Streamlit	marimo
st.session_state["key"]	セル間の通常の Python 変数
コールバック関数（on_change）	widget.value を参照するセルは自動的に再実行
st.query_params	mo.query_params

キャッシング

Streamlit	marimo
@st.cache_data	@mo.cache
@st.cache_resource	@mo.persistent_cache

@mo.cache が主なキャッシング デコレーター です。functools.cache のように動作しますが、marimo のリアクティビティに対応しています。@mo.persistent_cache は、ディスク上に結果を永続化することでさらに進み、モデル トレーニングのような負荷が高い計算に有用です。

マルチページ アプリ

Marimo は、マルチページの Streamlit アプリ向けに 2 つのアプローチを提供します：

• ルーティング付き単一ノートブック：mo.nav_menu または mo.sidebar で mo.routes を使用して、1 つのノートブック内に複数の「ページ」（タブ / ルート）を構築します。
• ギャラリーとしての複数のノートブック：marimo run folder/ でフォルダーのノートブックを実行して、ナビゲーション付きギャラリーとして提供します。

デプロイ

marimo は Streamlit Community Cloud の代わりに marimo アプリをホストする molab を提供します。add-molab-badge スキル経由で「molab で開く」ボタンを生成できます。

カスタム コンポーネント

Streamlit にはカスタム コンポーネント機能があります。これらは marimo と互換性がありません。marimo-anywidget スキル経由で同等の anywidget を生成できる可能性がありますが、その作業に着手する前にユーザーと相談してください。